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2019、8月、Python爬虫与文本挖掘核心技术”会议通知
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“Python爬虫与文本挖掘核心技术”会议通知
随着互联网的发展，网络信息呈现指数式增长，要在短时间内获取大量信息，网络爬虫无疑是一种最适合的方法。通过爬虫获取的海量信息，我们可以对其进行进一步的分析：市场预测、文本分析、机器学习方法等。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。为提升相关科技工作者的技术水平，北京软数信息技术研究院特举办“Python爬虫与文本挖掘核心技术”会议研修班，本次培训从爬虫的基本知识入手，使用Python作为实现工具，一步步地讲述网络爬虫的实现，具体内容如下：
【培训目标】
1、让学员快速掌握python语言基础及Python爬虫项目的编写，学会独立开发常见的爬虫项目，并能胜任相关工作；2、解决学员实际工作中的疑难问题。
【时间地点】
2019年08月16日——2019年08月19日 北京
（时间安排：第一天报到,授课三天）
【培训对象】
各省市、自治区从事为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等与数据分析、挖掘相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员。
【培训费用】
A类：¥RMB:3900/人（含报名费、会议费、教材资料费、场地费、午餐费、证书费等）
B类：¥RMB:3500/人（含报名费、会议费、教材资料费、场地费、午餐费、证书费等）
此费用为学生优惠价，需签到时出示学生证；
食宿可统一安排，费用自理。
颁发证书：参加相关会议并通过考试的学员可获得由工业和信息化部通信和信息技术创新人才培养工程颁发《数据挖掘应用》职业水平证书。
【主讲专家】
杨老师：北京软数信息技术研究院特邀讲师，具备丰富的培训经验，曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。从事数据挖掘工作五年，擅长文本挖掘及深度神经网络RNN，熟悉常用机器学习算法原理及应用，如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等算法；精通R、Python、Matlab等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“京东电商产品评论情感分析”项目；“珠江数码大数据营销推荐应用”项目；“电子商务网站智能推荐服务”项目。
【报名方式】
如确认参加本次研修会议学习，请把此回执Email至13120054700@163.com；我们收到报名回执后会务老师会跟您确认报名信息，并会在开班前一周发送具体的上课地点等相关事宜。
【联系方式】
联系人：李 伟 电 话：13120054700
QQ微信咨询：2655439357 E-mail：shujukuaq001@126.com
北京软数信息技术研究院
2019年07月17日
python爬虫与文本挖掘核心技术课程大纲
第一天：python基础 与爬虫入门 | 第一章：Python基础 | <1.0>初识Python与Anaconda <1.1>变量类型、数据结构 <1.2> Python控制流语句 <1.3> Python函数与类 |
第二章：Python数据分析常用库 | <2.0>使用Numpy进行数值计算 <2.1>使用Matplotlib进行数据可视化 <2.2>使用Pandas进行数据分析 <2.3>使用Sci-Kit Learn进行模型构建 | |
第三章：Python爬虫技术入门 | <3.0>认识爬虫与反爬虫 <3.1>配置环境变量 <3.2>Python爬虫的基本流程 <3.3>正则表达式 | |
案例1：航空公司客户价值分析 案例2：使用正则表达式提取电话号码 | ||
第二天：python爬虫进阶 | 第四章：Python爬虫核心技术 | <4.0> urllib3, requests模块实现HTTP请求 <4.1>网页解析（正则表达式、XPath、BeautifulSoup） <4.2>数据存储 <4.3>模拟登陆（表单登陆、Cookies登陆） <4.4>验证码识别 |
第五章：Python爬虫技术进阶 | <5.0>安装Selenium库及浏览器补丁 <5.1>打开浏览器对象并访问网页 <5.2>页面等待 <5.3>页面操作 <5.4>预期条件 <5.5>信息提取 | |
案例1：前程无忧招聘信息提取 案例2：模拟登陆数睿思网站 案例3：《流浪地球》豆瓣影评分析 | ||
第第三天：文本分析基础和进阶
| 第六章：文本挖掘入门 | <6.0>文本挖掘概述 <6.1>分词（jieba库） <6.2>去除停用词 <6.3>词云（WordCloud）绘制 <6.4>文本的向量表示 |
第七章：文本挖掘进阶 | <7.0>文本分类（Text Classifier） <7.1>文本聚类（Text Clustering） <7.2>主题模型（Topic Model） | |
案例1: 基于文本挖掘的垃圾短信识别 案例2：电商评论主题模型构建 | ||
温馨提示：
在付费报名之前请仔细甄别主办方的资质及服务能力。部分主办方会私下与报名者沟通承诺参与活动后的权益，并夸大参与后的收益效果等，以此来收取高额的报名费。这类活动通常有基于抖音、淘宝等平台的推广、代理加盟、引流变现等相关内容。
为保障您的权益，避免相关的经济损失，互动吧平台特此说明，平台仅提供相关的技术支持，不承担参与者与主办方在活动过程中的相关纠纷，若出现相关纠纷，平台会积极协助处理。
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